Transcriptomic analysis of polyaromatic hydrocarbon degradation by the halophilic fungus <i>Aspergillus sydowii</i> at hypersaline conditions
Notice bibliographique
Résumé
Polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) are among the most persistent xenobiotic compounds, with high toxicity effects. Mycoremediation with halophilic Aspergillus sydowii was used for their removal from a hypersaline medium (1 M NaCl). A. sydowii metabolized PAHs as sole carbon sources, resulting in the removal of up to 90% for both PAHs [benzo [a] pyrene (BaP) and phenanthrene (Phe)] after 10 days. Elimination of Phe and BaP was almost exclusively due to biotransformation and not adsorption by dead mycelium and did not correlate with the activity of lignin modifying enzymes (LME). Transcriptomes of A. sydowii grown on PAHs, or on glucose as control, both at hypersaline conditions, revealed 170 upregulated and 76 downregulated genes. Upregulated genes were related to starvation, cell wall remodelling, degradation and metabolism of xenobiotics, DNA/RNA metabolism, energy generation, signalling and general stress responses. Changes of LME expression levels were not detected, while the chloroperoxidase gene, possibly related to detoxification processes in fungi, was strongly upregulated. We propose that two parallel metabolic pathways (mitochondrial and cytosolic) are involved in degradation and detoxification of PAHs in A. sydowii resulting in intracellular oxidation of PAHs. To the best of our knowledge, this is the most comprehensive transcriptomic analysis on fungal degradation of PAHs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».